方案簡介：
適(shi)用(yong)于政府公安行業以(yi)警(jing)情統計分(fen)析；涉(she)恐(kong)系數；人流監控；犯罪(zui)預(yu)測(ce)；治安形(xing)勢分(fen)析；犯罪(zui)網絡分(fen)析為主題分(fen)析，有大屏(ping)、PC、移動端展示形(xing)式的方(fang)案，亮(liang)點技術有數據(ju)挖(wa)掘(jue)技術預(yu)測(ce)犯罪(zui)趨勢、破(po)解交通難題。
業務現狀(zhuang)：
? 社會管(guan)理形勢復雜：當前公(gong)安(an)工作面(mian)臨的(de)(de)社會管理形勢愈發復雜，基層民警(jing)承受工作壓力越來(lai)越大，破解警(jing)力不(bu)足的(de)(de)客觀(guan)矛盾要求公(gong)安(an)工作提質增效(xiao)。
? 信(xin)息處理(li)能力(li)有待提升：在信息處理(li)中，多沿用傳統的數(shu)據分析(xi)工具(ju)和(he)分析(xi)方(fang)法，對數(shu)學模型構建等方(fang)面(mian)創新不足(zu)。
? 基(ji)礎數據(ju)相對薄弱：一是(shi)(shi)警務數據(ju)采(cai)集(ji)(ji)不夠完整。當(dang)前部分重(zhong)要的警務數據(ju)采(cai)集(ji)(ji)質量(liang)仍(reng)不夠理想。二是(shi)(shi)數據(ju)采(cai)集(ji)(ji)缺乏(fa)規(gui)范監(jian)管(guan)。
? 警務工作的洞察力有待提(ti)高：警(jing)務(wu)工作(zuo)仍以應對為主，在(zai)主動預防(fang)、精細化(hua)管理等方(fang)面的研究不(bu)夠深入(ru)。
客(ke)戶需求：
隨著城市治安(an)問題不斷升級，警務(wu)指揮業務(wu)面(mian)臨著嚴峻的挑(tiao)戰
指揮調度(du)：如何更好(hao)地(di)對(dui)下沉后的警(jing)力進(jin)行管理和調度(du)，做(zuo)到扁平化一級指揮(hui)？
情報研判：如何(he)充分(fen)地發揮情報信息(xi)引領作用(yong)，形成情指、情勤聯(lian)動機制？
勤務管理：如何解決基(ji)層警(jing)(jing)力(li)信息支撐不(bu)足，警(jing)(jing)力(li)資源不(bu)能動態(tai)部署的問題(ti)？
技術方案：
應用主題：
成果(guo)舉例：
通用(yong)類服務(wu)：在大數據(ju)(ju)提供的(de)數據(ju)(ju)資源基礎上，結合分(fen)布(bu)式計算、可(ke)視(shi)化分(fen)析和(he)展(zhan)現(xian)等技術(shu)，可(ke)實現(xian)綜合查詢、搜索引(yin)擎、數據(ju)(ju)比對、布(bu)控預警、分(fen)類(lei)統計等常用功能，以及趨勢分(fen)析、異常分(fen)析、相(xiang)關(guan)性分(fen)析等挖掘(jue)功能。
研判類服務：基于大(da)數據分(fen)(fen)析(xi)挖掘，實現(xian)各類戰(zhan)法集市(shi)、積(ji)分(fen)(fen)預警(jing)模型、全(quan)要素分(fen)(fen)析(xi)工具、社交網絡(luo)分(fen)(fen)析(xi)、隱性重點(dian)人挖掘、治安態勢分(fen)(fen)析(xi)等綜(zong)合(he)情(qing)報(bao)研判功能。
智能(neng)類(lei)服務(wu)： 綜合情報研(yan)判功能(neng)，實現案件(jian)多維分(fen)析、人(ren)流激增(zeng)預警(jing)、犯罪預測模型、人(ren)員智(zhi)能(neng)畫像、涉恐系數分(fen)析、人(ren)員親密(mi)度模型分(fen)析等功能(neng)。
涉恐系(xi)數(shu)分(fen)析：涉恐(kong)系(xi)數(shu)應(ying)用(yong)以(yi)部級(ji)信息(xi)資源服務平臺匯(hui)集(ji)的數(shu)百億條數(shu)據(ju)(ju)(ju)作為數(shu)據(ju)(ju)(ju)基礎(chu)，提(ti)煉(lian)反(fan)恐(kong)業務特(te)征數(shu)據(ju)(ju)(ju)項(xiang)，建構人(ren)員刻畫六維模型。每一個維度上又包(bao)含了大量具(ju)體的特(te)征。在(zai)此基礎(chu)上，構建形成涉恐(kong)人(ren)員標(biao)簽體系(xi)和涉恐(kong)系(xi)數(shu)綜合(he)計算(suan)模型，通(tong)過大數(shu)據(ju)(ju)(ju)分析(xi)處理實現對千(qian)萬級(ji)目標(biao)群體的涉恐(kong)概率計算(suan)。
犯罪(zui)預測(ce)分析(xi)：利用大數據技術，自動抽取警綜平臺內(nei)案事件(jian)、人口、地(di)理、天(tian)氣、房價等數據進行智(zhi)能建(jian)模分(fen)析，預(yu)測(ce)當天(tian)轄(xia)區(qu)案件(jian)的高發(fa)區(qu)域(yu)(yu)及發(fa)案概(gai)率(lv)，把(ba)需要重(zhong)點(dian)防控的區(qu)域(yu)(yu)以簡明扼(e)要的圖形界面直觀地(di)凸顯出來(lai)，科學引導一(yi)線巡(xun)防。
應用價值：
提高(gao)反恐能力：以最高(gao)效率完成對多種來(lai)源數據的分(fen)(fen)析，并揭示(shi)出不(bu)同行為間(jian)的互動關系，進(jin)而能夠運用(yong)分(fen)(fen)析算(suan)法預測危險分(fen)(fen)子的行動趨(qu)勢。
推進案件偵破：對(dui)多種(zhong)數據(ju)的融合處理、比對(dui)，最大化(hua)的精(jing)確分析(xi)，實(shi)現快速聯動，精(jing)確打擊，提高案件偵破效(xiao)率。
預測犯罪趨勢：通過提取(qu)人們行為(wei)的時空規律性(xing)和關聯性(xing)，進行犯罪預測，為(wei)犯罪預測提供可靠的依(yi)據。
破解交通難題：會算時(shi)間的智(zhi)能紅綠燈、隨機應(ying)變的“潮汐車(che)道”、道路(lu)交通事故分(fen)析(xi)預(yu)警、道口車(che)駕(jia)查控等等，管制線路(lu)狀況、分(fen)流路(lu)段走向。
應對高科技犯(fan)罪：通過大數據(ju)分(fen)析應用為偵查人(ren)員提(ti)(ti)供(gong)偵破案(an)件的(de)線(xian)索(suo)，提(ti)(ti)高破案(an)效率，有效應對閃得快、藏得深，容易造成大范圍(wei)的(de)危害的(de)高科技犯罪。
通過警(jing)(jing)務工作大(da)(da)數(shu)據(ju)可在指揮調度、警(jing)(jing)力配(pei)置、臺安防范(fan)等方面開(kai)展預測分析，制定更精細化(hua)的(de)工作方案，將有限的(de)警(jing)(jing)力資源投(tou)放到最關(guan)鍵的(de)位置，實現(xian)警(jing)(jing)力邊際效應最大(da)(da)化(hua)。
